刷题碰到【一天一道LeetCode】#130. Surrounded Regions所以来总结一下递归和迭代。
找到如何将大问题分解为小问题的规律,并基于此写出递推公式,然后再推敲出终止条件,最后将其翻译为代码
分而治之算法是将大问题分解为更小的子问题,然后将这些子问题分解为更小的问题,直到变得微不足道。这种方法使递归成为一种理想的技术:递归情况将问题分解为自相似的子问题,基本情况发生在子问题被减少到微不足道的大小时。这种方法的一个好处是这些问题可以并行处理,允许多个中央处理单元(CPU)核心或计算机处理它们。
不知道大家发现没有,执行递归算法,特别是递归执行层数多的时候,结果极其的慢,而且递归层数达到一定的值,还可能出现内存溢出的情况。本文就要将为你解释原因和对应的解决方案。
函数递归指的是在函数内部调用自身的过程。 具体而言,递归函数通过将一个问题分解为更小的、类似的子问题来解决问题。
「递归(Recursion)」 是一种解决问题的方法,它将问题分解为更小的子问题,并逐层解决这些子问题。递归算法的核心思想是:「一个函数可以直接或间接地调用自身」。通过这种自我调用,我们可以用简洁的代码来解决复杂问题。
为了避免快速排序里,递归过深而堆栈过小,导致堆栈溢出,我们有两种解决办法:第一种是限制递归深度。一旦递归过深,超过了我们事先设定的阈值,就停止递归。第二种是通过在堆上模拟实现一个函数调用栈,手动模拟递归压栈、出栈的过程,这样就没有了系统栈大小的限制。
上文数据结构与算法 --- 递归(一) 讲述了什么是递归算法,如何编写递归算法及如何写好递归算法,本文着重讲述一下如何避免递归过深导致的堆栈溢出问题。
快排算法是基于分治策略的排序算法,其基本思想是,对于输入的数组 a[low, high],按以下三个步骤进行排序。
递归是一种应用非常广泛的算法(或者编程技巧)。之后我们要讲的很多数据结构和算法的编码实现都要用到递归,比如 DFS 深度优先搜索、前中后序二叉树遍历等等。所以,搞懂递归非常重要,否则,后面复杂一些的数据结构和算法学起来就会比较吃力。
pprof是GoLang程序性能分析工具,prof是profile(画像)的缩写 .通过pprof,我们可以得到程序执行的以下数据:
看一个十一假期发生的小例子,带你走进递归。十一放假时去火车站排队取票,取票排了好多人,这个时候总有一些说时间来不及要插队取票的小伙伴,我已经排的很遥远了,发现自己离取票口越来越远了呢,我超级想知道我现在排在了第几位(前提:前面不再有人插队取票了),用递归思想我们应该怎么做?
本文为王争老师在『极客时间』中的课程《数据结构与算法之美》的学习笔记,想要学习原文的同学购买相关课程学习。如有侵权请联系作者删除。
本栏目Java开发岗高频面试题主要出自以下各技术栈:Java基础知识、集合容器、并发编程、JVM、Spring全家桶、MyBatis等ORMapping框架、MySQL数据库、Redis缓存、RabbitMQ消息队列、Linux操作技巧等。
大家好,我是多选参数的程序锅,一个正在 neng 操作系统、学数据结构和算法以及 Java 的硬核菜鸡。本篇将主要介绍递归相关的内容,下面是本篇的内容提纲。
我曾经听一位大师级的程序员这样称赞到,“我通过删除代码来实现功能的提升。”而法国著名作家兼飞行家Antoine de Saint-Exupéry的说法则更具代表性,“只有在不仅没有任何功能可以添加,而且也没有任何功能可以删除的情况下,设计师才能够认为自己的工作已臻完美。” 某些时候,在软件中根本就不存在最漂亮的代码,最漂亮的函数,或者最漂亮的程序。
你好! 我作为一名编写Ruby profiler的先驱,我想对现有的Ruby和Python profiler如何工作进行一次调查。 这也有助于回答很多人的问题:“你怎么写一个profiler?” 在这篇文章中,我们只关注CPUprofiler(而不是内存/堆profiler)。 我将解释一些编写profiler的一般基本方法,给出一些代码示例,以及大量流行的Ruby和Pythonprofiler的例子,并告诉你它们是如何工作的。 在这篇文章中可能会有一些错误(为了研究这篇文章,我阅读了14个不同的分析库的代
R语言在使用过程中有些时候代码过长或者很多重复性的功能需要对代码的结构进行管理以及梳理。R语言具有自定义函数的功能,如果有些代码实现的功能具有重复性,那么就可以利用R语言自带的自定义函数体进行封装功能。最后,只需要每次调用的时候保证输入输出能够结构化的输入变量和结构化的输出计算结果。
第四阶段我们进行深度学习(AI),本部分(第一部分)主要是对底层的数据结构与算法部分进行详尽的讲解,通过本部分的学习主要达到以下两方面的效果:
你好! 我作为一名编写Ruby profiler的先驱,我想对现有的Ruby和Python profiler如何工作进行一次调查。 这也有助于回答很多人的问题:“你怎么写一个profiler?”
原文地址:Functional-Light-JS 原文作者:Kyle Simpson-《You-Dont-Know-JS》作者 第 9 章:递归(下) 栈、堆 一起看下之前的两个递归函数 isOdd(
分销系统的返利: 比如B是A的下线,C是B的下线,那么在分钱返利的时候A可以分B,C的钱,这时候我们是不是就要分别找B,C的最后上级。这个问题我们一般怎么来解决呢?
摘要:递归是一种应用非常广泛的算法(或者编程技巧)。之后我们要讲的很多数据结构和算法的编码实现都要用到递归,比如 DFS 深度优先搜索、前中后序二叉树遍历等等。所以,搞懂递归非常重要,否则,后面复杂一些的数据结构和算法学起来就会比较吃力
如果你和小鹿一样,刚开始对链表的操作代码实现很懵的话,不妨按照小鹿经过一个月的时间对链表相关操作以及题型的整理总结,由浅入深进行适当的练习,我相信,当你真正的练习完这些题目,不但会让你放下对链表心理上的困惑,而且对你学习其他数据结构有很大的信心和帮助!
一、排序都有哪几种方法?请列举。用JAVA实现一个快速排序。 排序的方法有: 插入排序(直接插入排序、希尔排序), 交换排序(冒泡排序、快速排序), 选择排序(直接选择排序、堆排序), 归并排序, 分配排序(箱排序、基数排序) 快速排序的伪代码。 //使用快速排序方法对a[0:n-1]排序 从a[0:n-1]中选择一个元素作为middle,该元素为支点 把余下的元素分割为两段left 和right,使得left中的元素都小于等于支点,而right 中的元素都大于等于支点 递归地使用快速排序方法对left
整个文章都是参照 使用OllyDbg从零开始Cracking 这份文档写的,不是什么干货,就是一个学二进制的笔记 破解的程序 Splish.exe 使用软件 OD 首先直接把exe文件拉进去OD 左
1、堆和栈在内存中的区别是什么? 概念: 栈(stack)是为执行线程留出的内存空间。当函数被调用的时候,栈顶为局部变量和一些 bookkeeping 数据预留块。当函数执行完毕,块就没有用了,可能在下次的函数调用的时候再被使用。栈通常用后进先出的方式预留空间;因此最近的保留块通常最先被释放。这么做可以使跟踪堆栈变的简单;从栈中释放块只不过是指针的偏移而已。 堆(heap)是为动态分配预留的内存空间。和栈不一样,从堆上分配和重新分配块没有固定模式;你可以在任何时候分配和释放它。这样使得跟踪哪部分堆已
重复执行一系列运算步骤,从前面的量依次求出后面的量的过程。此过程的每一次结果,都是由对前一次所得结果施行相同的运算步骤得到的。例如利用迭代法求某一数学问题的解。
递归(recursion):递归常被用来描述以自相似方法重复事物的过程,在数学和计算机科学中,指的是在函数定义中使用函数自身的方法。(A调用A)
对于很多编程初学者来说,递归算法是学习语言的最大障碍之一。很多人也是半懂不懂,结果学到很深的境地也会因为自己基础不好,导致发展太慢。
快速排序用分治策略对给定的列表元素进行排序。这意味着算法将问题分解为子问题,直到子问题变得足够简单可以直接解决为止。
八、Bug 和错误 原文:Bugs and Errors 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 部分参考了《JavaScript 编程精解(第 2 版)》
之前说过链表从尾开始打印链表,有的朋友说和这个单链表反转还是有区别,所以今天就看看这个类似的问题:单链表反转。
项目地址: https://github.com/PuShaoWei/arithmetic-php About 如果说各种编程语言是程序员的招式,那么数据结构和算法就相当于程序员的内功。 简易结构 ├──Package │ ├── Sort 排序篇 │ │ ├── BubbleSort.php 冒泡排序 │ │ ├── QuickSort.php 快速排序 │ │ ├── ShellSort.php 希尔排序 │
核心思想:取一个初始值,将数组中比该值小的放在其左边,比其大的放在右边, 再对左、右子数组进行相同操作,直到数组排好序。
前面我们学习过五种排序——直接插入排序、希尔排序、直接选择排序、堆排序和冒泡排序,今天我们就来学习交换排序的第二种——快速排序。
1.2 基本数据类型 Q. 为什么 -0/3 结果是 0,而 -0.0/3.0 结果是 -0.0?(注意后边的结果0带负号) A. 在Java里,整数是用补码表示的。在补码中0只有一种表示方法。另一方面,浮点数则是用 IEEE 标准表示的, 对于0有两种表示方法, 0 和 -0。 Q. 我可以用 % 除以一个小数吗? A. 当然可以。比如,如果 angle 是一个非负数,那么 angle % (2 * Math.PI) 就会把 angle 转换到 0 到 2 π 之间。 Q. 当 a b 都是基本类
递归编程技术可以产生优雅的代码解决方案。然而,更常见的情况是它会使程序员感到困惑。这并不意味着程序员可以(或应该)忽视递归。尽管它以具有挑战性而闻名,但递归是一个重要的计算机科学主题,可以为编程本身提供深刻的见解。至少,了解递归可以帮助你在编程工作面试中脱颖而出。
有了前面一系列的铺垫和准备后,我们终于能走到至关重要的一刻。在本节,我们将用C语言开发快速排序算法,然后利用我们的编译器把它编译成java字节码,让C语言编写的快速排序算法能在java虚拟机上顺利执行,完成本节内容后,编译器可以正确的将下列代码编译成java字节码: void quicksort(int A[10], int p, int r) { int x; int i; i = p - 1; int j; int t; int v; v = r
Question 输入n,符合要求的序列为:第一个数为n,第二个数不大于n,从第三个数起小于前两个数的差的绝对值,后面以此类推。求有多少种序列?答案取模10000(数据:n最大为1000)
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周末你带着女朋友去电影院看电影,女朋友问你,咱们现在坐在第几排啊?电影院里面太黑了,看不清,没法数,现在你怎么办?别忘了你是程序员,这个可难不倒你,递归就开始排上用场了。 于是你就问前面一排的人他是第几排,你想只要在他的数字上加一,就知道自己在哪一排了。但是,前面的人也看不清啊,所以他也问他前面的人。就这样一排一排往前问,直到问到第一排的人,说我在第一排,然后再这样一排一排再把数字传回来。直到你前面的人告诉你他在哪一排,于是你就知道答案了。 我们用递推公式将它表示出来就是这样的:
Grokking Algorithms: An illustrated guide for programmers and other curious people 这篇文章是《图解算法》一书的摘抄总结。 原书标题是《Grokking Algorithms》,grok是中文“意会”的意思,韦伯斯特的解释是“to understand profoundly and intuitively ”,英语的原意是强调深入直观地理解。有意思的是,今年的最后一天,2017年12月31日,还会出版另一本Grokki
那么所谓的稳定性是什么呢?我想在以链表的排序进行解释,这样好说明。在排序之前,或许会有重复的元素,他们的值相同,但是节点的地址不同,并且一前一后,当排序时,难免会将两个具有相同值的节点的前后顺序颠倒,因为这样对于排序来说值相同前后是无关紧要的,但是他们的节点是不同的,节点与节点的区别在于地址不同,因此,出现了这种情况就代表了排序中的不稳定,相反,这两个节点排序之后的前后顺序相同也就代表着排序是稳定的。
上一篇我们简单的将了在Ubuntu上编译chromium,android content_shell_apk的编译,一切顺利的就能生成apk。但是我们仅仅只是照搬了人家google开源的东西,作为一个开发者我们应带着探索的精神,都说它稳定,速度快。它为什么这么快、稳定? 带着这一系列的问题,我们去学习理解它,去搞明白它的原理、架构。 所以...... 一切精妙的东西最终又归结到源码上,直到我们了解它熟悉它。怎么快速的的了解熟悉它呢?不外乎2点 1、大量的代码阅读 2、跟踪调试代码 今天我们就简单的学习一下
根据当前帧的eip(x86)来调用 CodeModules::GetModuleForAddress()返回当前frame所属的模块信息
在开发软件的过程中,常常会遇到各种错误和异常。其中,一种常见的错误是"finished with exit code -1073740791 (0xC0000409)"。当程序出现这个错误时,意味着程序在运行过程中遇到了某种异常情况并被迫退出。
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